随笔分类 - 人脸识别
摘要：参考博客：http://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6034462.html 最近在做点云匹配，需要用c++实现ICP算法，下面是简单理解，期待高手指正。 ICP算法能够使不同的坐标下的点云数据合并到同一个坐标系统中，首先是找到一个可用的变换，配准操作实际是要找到从坐
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摘要：转载请注明出处：blog.csdn.NET/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋
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摘要：在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设
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摘要：过程： 1.装系统：老毛桃UEFI版 win7,64位 2.VS2013 3.配置opencv2.4.9+VS2013 http://www.cnblogs.com/haoyul/p/6438608.html 错误：安装完cmake，出现错误 error in configuration proce
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摘要：一、问题描述： 当几个面共享了一个顶点时，该如何设置这个顶点的法线呢？ 二、下面是参考 Max Wagner 的 文章 《Generating Vertex Normals》，记的笔记。 1. 设顶点法线与设面法线有什么区别？ 面的法线是与面垂直的线（数学意义）。但在OpenGL中好像并非这样。严格
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摘要：The chi squared distance d(x,y) is, as you already know, a distance between two histograms x=[x_1,..,x_n] and y=[y_1,...,y_n] having n bins both. More
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摘要：最简单的情形，多边形网格不过是一个多边形列表；三角网格就是全部由三角形组成的多边形网格。多边形和三角网格在图形学和建模中广泛使用，用来模拟复杂物体的表面，如建筑、车辆、人体，当然还有茶壶等。图14.1给出一些例子：当然，任意多边形网格都能转换成三角网格，三角网格以其简单性而吸引人，相对于一般多边形网
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摘要：目录(?)[+] 目录(?)[+] 1.搜狗实验室数据集： http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据。其中收集了包括人物、动物、建筑、机械、风景、运动等类别，总数高达2,836,535张图片。对于每张图片，数据集中给出
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摘要：1．图的邻接矩阵表示法 在图的邻接矩阵表示法中： ① 用邻接矩阵表示顶点间的相邻关系 ② 用一个顺序表来存储顶点信息 2．图的邻接矩阵(Adacency Matrix) 设G=(V，E)是具有n个顶点的图，则G的邻接矩阵是具有如下性质的n阶方阵： 【例】下图中无向图G 5 和有向图G 6 的邻接矩阵
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摘要：转载自：http://blog.pluskid.org/?p=533 总觉得即使是“浅谈”两个字，还是让这个标题有些过大了，更何况我自己也才刚刚接触这么一个领域。不过懒得想其他标题了，想起来要扯一下这个话题，也是因为和朋友聊起我自己最近在做的方向。Manifold Learning 或者仅仅 Man
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摘要：捯饬了一两天才搞好！ 在lbp.m下输入下面代码，运行结果如图： 代码： 结果： 在cout.m下输入以下代码，运行结果如下： 代码： 结果： 输入 imshow(I2) 可观看
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摘要：本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 对数据库2进行人脸建模 在测试集上进行recognition 本篇实现第一步： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 环境：vs
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摘要：Data Mining Data Mining 主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。 2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。 3.过多的变量会
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摘要：一，人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。 1, Robust Real-time Object Detection. Paul Viola, Michael Jones. IJCV 2004. 入选理由：
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